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🔥 内容介绍
一辆汽车沿标准400米跑道,以速度v=30Km/h做二维水平运动,车上安装有加速度传感器,分别感知汽车前后、左右运动的加速度。请设计过程噪声时变强跟踪自适应滤波器,估计汽车运动的瞬时速度v(t)和行走距离s(t)。



⛳️ 运行结果



🔗 参考文献
[1] 王莉,黄晓彤,危国恩,等.一种自适应强跟踪无迹卡尔曼滤波同步相量参数估计方法:CN202010110662.X[P].CN111273084A[2024-06-06].
[2] 巫春玲,郑克军,徐先峰,et al.基于自适应插值强跟踪扩展卡尔曼滤波的电力系统动态状态估计研究[J].电网技术, 2023, 47(5):2078-2088.
[3] 牛胜锁,王康乐,梁志瑞.基于改进强跟踪无迹卡尔曼滤波的电力系统同步相量估计方法[J].电网技术, 2019, 43(9):8.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2018.2814.
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
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